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采用AAM定位特征点、尺度不变特征变换（SIFT）描述特征的方式提出一种基于AAM-SIFT的表情特征提取方法。该方法用特征点周围区域梯度方向直方图描述表情特征;同时根据不同子区域对表情的贡献不同,将特征点分组并赋予不同权重,并用两级支持向量机（SVM）对融合的加权特征进行分类识别。在标准表情库和多姿态表情库上的验证结果表明,该方法能有效提高正面人脸表情的识别率,对一定偏转角度的非正面人脸表情也保持较好的鲁棒性。